참조 아키텍처

GitLab을 대규모로 배포하기 위한 검증된 프로덕션 환경 설계인 참조 아키텍처를 소개합니다. 아키텍처 크기 선택, HA, Geo, 클라우드 공급자 권장 사항, 스케일링 방법을 설명합니다.

GitLab 참조 아키텍처는 GitLab을 대규모로 배포하기 위한 검증된 프로덕션 준비 환경 설계입니다. 각 아키텍처는 요구 사항에 따라 사용하거나 조정할 수 있는 세부 사양을 제공합니다. 시작하기 전에 # 먼저 GitLab Self-Managed가 귀사와 요구 사항에 적합한 선택인지 고려하세요. 프로덕션에서 모든 애플리케이션을 실행하는 것은 복잡하며 GitLab도 마찬가지입니다. 이를 최대한 원활하게 하려고 노력하지만 설계에 따른 일반적인 복잡성이 여전히 존재합니다. 일반적으로 하드웨어, 운영 체제, 네트워킹, 스토리지, 보안, GitLab 자체 등 모든 측면을 관리해야 합니다. 여기에는 환경의 초기 설정과 장기적인 유지 관리가 모두 포함됩니다. 이 방향을 선택하는 경우 프로덕션에서 애플리케이션을 실행하고 유지 관리하는 실무 지식이 있어야 합니다. 이러한 상황이 아닌 경우 전문 서비스 팀이 구현 서비스를 제공합니다. 장기적으로 보다 관리되는 솔루션을 원하는 경우 GitLab.com 또는 GitLab Dedicated 와 같은 다른 제품을 살펴볼 수 있습니다. GitLab Self-Managed 방식을 고려하는 경우, 다음 섹션을 특히 포함하여 이 페이지를 전체적으로 읽어보기를 권장합니다: 시작할 아키텍처 결정 대용량 모노리포 추가 워크로드 환경 모니터링 및 조정 시작할 아키텍처 결정 # 참조 아키텍처는 성능, 복원력, 비용의 균형을 맞춥니다. 이는 일반적인 워크로드 패턴에 기반한 권장 시작점입니다. 그러나 대부분의 배포는 모니터링 을 통한 실제 사용 패턴에 따라 튜닝이 필요합니다. 일반적인 지침으로, 환경의 성능이나 복원력을 높이려면 더 복잡해집니다. 예상 부하 # 올바른 아키텍처 크기는 주로 환경의 예상 최고 부하에 따라 달라집니다. 초당 요청(RPS)이 GitLab 인프라 크기 결정의 주요 지표이지만 다른 요소도 적용될 수 있습니다. 포괄적인 RPS 분석 및 데이터 기반 크기 결정은 참조 아키텍처 크기 결정 을 참조하세요. 여기서 제공하는 내용: 최고 및 지속 RPS 지표 추출을 위한 상세 PromQL 쿼리 구성 요소별 조정을 식별하기 위한 워크로드 패턴 분석 및 RPS 구성 지침 모노리포, 네트워크 사용량, 성장 계획에 대한 평가 방법 빠른 RPS 추정을 위한 잠재적인 옵션: 다음과 같은 Prometheus 쿼리: sum(irate(gitlab_transaction_duration_seconds_count{controller!~'HealthController|MetricsController'}[1m])) by (controller, action) GitLab RPS Analyzer . 기타 모니터링 솔루션. 로드 밸런서 통계. RPS를 결정할 수 없는 경우 Linux 패키지 및 Cloud Native Hybrid 아키텍처의 대안적인 크기 결정 방법으로 사용자 수 등가값이 제공됩니다. 이 수치는 수동 및 자동화된 사용량을 모두 고려하여 일반적인 RPS 값으로 매핑됩니다. 사용 가능한 참조 아키텍처 # 다음 참조 아키텍처는 환경을 위